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hDFs中数据节点DAtAnoDE

1. namenode负责管理目录和文件信息,真正的文件块是存放在datanode上.2. 每个map和reduce(即task)都是java进程,默认是有单独的jvm的,所以不可能同一个类的对象会在不同节点上.看你的描述是把namenode,datanode和jobtracker,tasktracker有点混了.

HDFS是一种分布式文件系统,Hadoop集群借此来存储所有需要分析的输入数据以及由MapReduce作业生成的任何输出结果.HDFS是一种基于数据块的文件系统,它跨越集群中的多个节点,并且使用用户数据可以存储在文件中.它提供了传

智能职涯bigdata-job解释Datanode是文件系统的工作节点,他们根据客户端或者是namenode的调度存储和检索数据,并且定期向namenode发送他们所存储的块(block)的列表.

这部分资料我也懂得不多,我说一些我知道供楼主参考,就当是抛砖引玉了.相信楼主知道,hadoop的文件系统叫做hdfs,就是hadoop分布式分布式文件系统的中文简写.这个系统是对google的gfs的开源实现.下面来回答问题.首先是节点故

HDFS 上每个数据节点最多能存储多少数据取决于节点的硬盘大小.对于单个节点来说,其存储的容量为磁盘容量减去hdfs-site.xml配置文件中dfs.datanode.du.reserved参数值.对于集群来说,取决于集群中所有DataNode节点的硬盘大小之和.但是需要注意考虑集群的备份数量,假设备份数量为3,集群总容量为3TB,则实际可以存储1TB的文件.

在写入的时候不会重新重新分配datanode. 如果写入时,一个datanode挂掉,会将已经写入的数据放置到data queue的顶部,并将挂掉的datanode移出pipline,将数据写入到剩余的datanode.在写入结束后, namenode会收集datanode的信息,发现此文件的replication没有达到配置的要求(default=3),然后寻找一个datanode保存副本.

1. 先执行stop-all.sh暂停所有服务2. 将所有salve节点上的tmp(即 hdfs-site.xml 中指定的 dfs.data.dir 文件夹,datanode存放数据块的位置)、 logs 文件夹删除 , 然后重新建立tmp , logs 文件夹3. 将所有salve节点上的/usr/hadoop/conf下的core-

数据块,hdfs存储数据都是数据库的形式

瑭锦学院总结在HDFS的集群中有三类节点:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode,同时在集群中只有一个NameNode节点,一个SecondaryNameNode节点,剩余的就都是DataNode节点(当然,集群中也可以同时存在多个

主要要看你的目的是什么,如果是固定机器,不如直接写本地文件,如果是考虑那个node上有/多个进程需要读取这份数据省network,用distributed cache.

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